American Express — это гигантская многонациональная компания с около 80 000 сотрудников. Как можно представить, что-то всегда происходит с ИТ, будь то проблемы с доступом к WiFi или неисправность ноутбука. Однако взаимодействие с ИТ, особенно через чат-ботов, может быть разочаровывающим опытом. Автоматизированные инструменты могут предлагать нечеткие, неспецифичные ответы или множество ссылок, через которые сотрудники вынуждены пробираться, пока не найдут то, что решит их проблему. Чтобы изменить эту ставшую привычной ситуацию, Amex внедрила генеративный ИИ в свой внутренний ИТ-чат-бот, который теперь общается более интуитивно, адаптируется к обратной связи и помогает пользователям шаг за шагом.
В результате Amex значительно сократила количество обращений в ИТ, требующих эскалации к инженеру. «Это дает людям точные ответы вместо списка ссылок», — сказала Хилари Пакер, исполнительный вице-президент и главный технолог Amex. «Производительность улучшается, потому что мы быстро возвращаемся к работе».
Валидация и точность — святая чаша
ИТ-чат-бот — это только одно из множества успехов Amex в области ИИ. У компании нет недостатка в возможностях: специальный совет изначально определил 500 потенциальных случаев использования по всему бизнесу, сократив это количество до 70, которые сейчас находятся на разных стадиях реализации. Пакер объяснила, что сотрудники компании с легкостью могут разрабатывать ИИ-решения, соответствующие требованиям законодательства.
Это достигается с помощью основного уровня поддержки, который предоставляет «общие рецепты» или начальный код для инженеров, чтобы обеспечить согласованность приложений. Уровни оркестрации связывают пользователей с моделями и позволяют менять модели в зависимости от случая использования. Над всем этим располагается «ИИ файрволл». Пакер пояснила, что Amex использует открытые и закрытые модели, а точность тестируется через обширное управление рисками моделей и процесс валидации, включая методы, такие как увеличенная генерация retrieval-augmented generation (RAG).
Снижение числа эскалаций на 40% с помощью ИИ
Внутренний ИТ-чат-бот — самая часто используемая функция поддержки технологии Amex — был естественным ранним кейсом использования. Он изначально был на базе традиционной обработки естественного языка (NLP) — в частности, открытой фреймворка машинного обучения BERT — и теперь интегрирует закрытые ген AI для более интерактивной и персонализированной помощи.
Amex наблюдает 40%-ное увеличение его способности решать ИТ-запросы. Чат-бот предлагает персонализированные пути решения проблемы, любой нерешенный вопрос он может передать живому инженеру. Это экономит время и ресурсы, помогая коллегам быстрее вернуться к своим обязанностям.
85% консультантов по туризму заявили об эффективности ИИ
Amex имеет 5000 консультантов, которые помогают составлять маршруты для наиболее элитных клиентов компании с картами Centurion и Platinum. Эти клиенты ожидают высшего уровня сервиса. Таким образом, консультанты должны обладать максимальными знаниями местного топонимического сленга. У Amex есть AI, помогающий советами для консультантов по туризму.
Система интегрирует данные с интернета, собственные данные и данные клиентов, чтобы формировать аналитические, проверенные рекомендации. 85% консультантов отметили, что инструмент экономит их время и улучшает качество рекомендаций. Это особо важно для консультантов, которые используют AI, чтобы предлагать людям персонализированные советы, отвечающие на интерес клиентов.
ИИ, улучшающий помощь коллегам, помощник по коду
Среди других кейсов использования Amex применяет ИИ в центре помощи коллегам, который достиг 96%-ой точности; оптимизация поиска улучшила качество ответа на 26%; а ИИ-помощники по четкому курированию увеличили производительность на 10%.
9000 инженеров Amex работают с GitHub Copilot. Помимо тестирования и завершения кода, в компании разрабатывают функцию «поговорите с вашим кодом», которая может расширить сферу использования до полной SDLC и API-документации.
